package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.text.SimpleDateFormat;

/**
 * Author: Felix
 * Date: 2022/2/19
 * Desc: 日志数据分流
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、hdfs、logger(Nginx、日志采集服务)、BaseLogApp
 * 执行流程
 *      运行模拟生成日志数据的jar
 *      将生成的数据发送给Nginx进行负载均衡
 *      Nginx将日志数据转发给三台日志采集服务器进行处理
 *      日志采集服务器接收到日志之后
 *          打印
 *          落盘
 *          发送到kafka的ods_base_log
 *      BaseLogApp从ods_base_log读取数据
 *
 */
public class BaseLogApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        /*
        //TODO 2.检查点相关的设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置job取消后，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3,Time.days(30),Time.milliseconds(3000L)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck"));
        //2.7 指定操作hdfs的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");
        */

        //TODO 3.从Kafka中读取数据
        //3.1 定义消费的主题以及消费者组
        String topic = "ods_base_log";
        String groupId = "base_log_app_group";

        //3.2 获取消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic,groupId);

        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaSource);

        //TODO 4.对读取的数据进行类型转换   jsonStr-->jsonObj
        /*
        //4.1 匿名内部类
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            new MapFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                    return JSON.parseObject(jsonStr);
                }
            }
        );
        //4.2 lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr)
        );
        */
        //4.3 方法的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(JSON::parseObject);

        //jsonObjDS.print(">>>>");

        //TODO 5.对新老访客标记进行修复
        //5.1 按照mid进行分组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedDS = jsonObjDS.keyBy(jsonObj -> jsonObj.getJSONObject("common").getString("mid"));

        //5.2 使用flink的状态 判断是否曾经访问过，对标记进行修复
        //修复思路：将当前设备第一次访问日期放到状态中存储起来，下次再进行访问的时候，先从状态中获取访问日期，如果
        //获取获取到了，说明曾经访问过，将标记修复为0；如果从状态中没有获取数据，说明是第一次访问，将本次访问
        //日志放到状态中
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjWithIsNewDS = keyedDS.map(
            new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                //注意：不能在声明状态的时候对其进行初始化，因为这个时候还获取不到RuntimeContext
                private ValueState<String> lastVisitDateState;
                private SimpleDateFormat sdf;

                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
                    lastVisitDateState =
                        getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<String>("lastVisitDateState", String.class));
                }

                @Override
                public JSONObject map(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    //获取当前日志中新老访客标记
                    String isNew = jsonObj.getJSONObject("common").getString("is_new");
                    //如果新老访客标记是1的话，有可能需要进行修复
                    if("1".equals(isNew)){
                        //从状态中获取上次访问日期
                        String lastVisitDate = lastVisitDateState.value();
                        //当前访问日期
                        String curVisitDate = sdf.format(jsonObj.getLong("ts"));

                        //判断是否曾经访问过
                        if (lastVisitDate != null && lastVisitDate.length() > 0){
                            //曾经访问过  对标记进行修复
                            if(!curVisitDate.equals(lastVisitDate)){
                                isNew = "0";
                                jsonObj.getJSONObject("common").put("is_new",isNew);
                            }

                        }else{
                            //第一次访问   将这个访问的日期放到状态中
                            lastVisitDateState.update(curVisitDate);
                        }
                    }
                    return jsonObj;
                }
            }
        );

        //jsonObjWithIsNewDS.print(">>>>");

        //TODO 6.对日志数据进行分流  启动--启动侧输出流      曝光---曝光侧输出流 页面---主流
        OutputTag<String> startTag = new OutputTag<String>("startTag"){};
        OutputTag<String> displayTag = new OutputTag<String>("displayTag"){};

        SingleOutputStreamOperator<String> pageDS = jsonObjWithIsNewDS.process(
            new ProcessFunction<JSONObject, String>() {
                @Override
                public void processElement(JSONObject jsonObj, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                    JSONObject startJsonObj = jsonObj.getJSONObject("start");
                    //判断是否为启动日志
                    if (startJsonObj != null && startJsonObj.size() > 0) {
                        //启动日志----放到启动侧输出流中
                        ctx.output(startTag, jsonObj.toJSONString());
                    } else {
                        //除了启动日志之外，剩下的都属于页面日志 ----放到主流中
                        out.collect(jsonObj.toJSONString());
                        //判断一下，在页面上是否有曝光信息
                        JSONArray displaysArr = jsonObj.getJSONArray("displays");
                        if (displaysArr != null && displaysArr.size() > 0) {
                            //如果有曝光信息，对曝光数据进行遍历，将遍历出来的曝光数据----放到曝光侧输出流中
                            String pageId = jsonObj.getJSONObject("page").getString("page_id");
                            Long ts = jsonObj.getLong("ts");
                            for (int i = 0; i < displaysArr.size(); i++) {
                                JSONObject displaysJsonObj = displaysArr.getJSONObject(i);
                                displaysJsonObj.put("page_id", pageId);
                                displaysJsonObj.put("ts", ts);
                                ctx.output(displayTag, displaysJsonObj.toJSONString());
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        );

        DataStream<String> startDS = pageDS.getSideOutput(startTag);
        DataStream<String> displayDS = pageDS.getSideOutput(displayTag);

        pageDS.print(">>>");
        startDS.print("###");
        displayDS.print("&&&");

        //TODO 7.将不同流的数据写到kafka的不同的主题中
        pageDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_page_log"));
        startDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_start_log"));
        displayDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_display_log"));

        env.execute();
    }
}
